基于AntSK与LLamaSharp打造私人定制的离线AI知识库
💡
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
AntSK项目结合了LLamaSharp，提供了本地离线AI知识库搭建方法，无需公司账户。LLamaSharp允许本地运行大模型，解决了外部模型依赖的问题。AntSK还提供了聊天和嵌入接口，可以无缝切换到本地模型服务。性能优化和问题排查是文章的重点，作者鼓励读者关注其公众号。
🎯
关键要点
- AntSK项目结合了LLamaSharp，提供本地离线AI知识库搭建方法，无需公司账户。
- AntSK利用Blazor技术与Semantic Kernel构建易于操作和扩展的本地知识管理系统。
- 在应用中，个人开发者常遇到外部模型依赖的限制，如账号申请壁垒。
- LLamaSharp允许本地运行大模型，解决了外部服务依赖的问题。
- 从Hugging Face选择AI模型时，需注意模型加载可能遇到的问题。
- 编写Chat和Embedding接口以实现与OpenAI服务的无缝切换。
- 性能优化方面，延长HttpClient超时时间并降低token数值以提高推理速度。
- 经过配置后，知识文档成功导入AntSK系统，但检索效果不理想，需要进一步测试。
- 作者鼓励读者关注公众号，交流AI技术的最新趋势和问题解决方案。
➡️
